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分类方法组合技术的应用研究

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分类方法组合技术的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-13页
· 研究背景	第8页
· 研究现状	第8-10页
· 分类方法组合技术在国内外研究现状	第8-9页
· 视频烟雾检测技术在国内的研究现状	第9-10页
· 组合分类方法进行烟雾检测的重大意义	第10页
· 组合分类方法进行烟雾检测所存在的主要问题	第10-11页
· 论文章节安排	第11-13页
第二章相关理论概述	第13-24页
· Parzen窗方法	第13-14页
· 主要分类方法阐述	第14-20页
· K近邻分类算法	第14-15页
· AdaBoost算法介绍	第15-17页
· 相关向量机算法介绍	第17-20页
· 图像处理特征提取	第20-22页
· 离散余弦变换（DCT）	第20-21页
· 离散小波变换（DWT）	第21-22页
· 本章小结	第22-24页
第三章基于概率的两层最近邻自适应度量分类算法	第24-36页
· 引言	第24-25页
· 用最小绝对误差进行距离度量学习	第25-29页
· 有限样本下基于概率的两层近邻分类算法	第29-31页
· 实验结果与分析	第31-34页
· PTLNN算法比较与分析	第31-33页
· 抗噪声能力分析	第33-34页
· 本章小结	第34-36页
第四章用两层分类算法进行视频烟雾检测	第36-43页
· 引言	第36页
· 方法	第36-38页
· 数据预处理	第36-37页
· 特征提取	第37-38页
· 基于概率的两层自适应度量算法（TLNN）	第38页
· 实验及分析	第38-42页
· 本章小结	第42-43页
第五章稀疏条件下的两层分类算法	第43-56页
· 引言	第43-44页
· 方法模型	第44-48页
· 用最小绝对误差进行距离度量学习	第44-48页
· 稀疏条件下的两层分类算法	第48页
· 实验及分析	第48-55页
· UCI标准数据集	第48-53页
· 视频烟雾检测	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
主要结论与展望	第56-57页
主要结论	第56页
展望	第56-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-61页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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